Algorithms of packet wavelet transform for power determination under nonsinusoidal modes

Application of packet wavelet transform for frequency decomposition of time-varying current signal of a distribution network

“…Эффект растекания спектра может быть преодолен различными способами: используя дополнительную оконную функцию (оконное преобразование Фурье), либо применяя другой метод цифровой обработки сигналов -вейвлет-преобразование, которое получило наибольшее распространение для решения различных задач в электроэнергетике [12][13][14][15][16][17][18].…”

“…Например, в работе [13] показано преимущество использования вейвлет-преобразования перед преобразованием Фурье для анализа нестационарных во времени сигналов; применение ВП позволяет производить постоянный мониторинг режимных параметров системы [14]; расчет частотных характеристик импеданса сети и выявлять частоты, вблизи которых возможно возникновение резонансных режимов [15,16]; определять действующие значения величин и производить расчет составляющих мощности, а также дополнительных потерь при несинусоидальных нестационарных режимах [12,17,18].…”

Power Measurement Using Adaptive Chirp Mode Decomposition for Electrical Vehicle Charging Load

“…Further, for maintaining the temporal resolution of each decomposition level, stationary discrete wavelet transform (SDWT) without downsampling was used for the power calculation [17]. To achieve uniform frequency bandwidth for each sub-band, discrete wavelet packet transform (DWPT) [18] or stationary DWPT [19] was proposed for power calculation.…”